{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Installation\n",
    "! pip install smolagents\n",
    "# To install from source instead of the last release, comment the command above and uncomment the following one.\n",
    "# ! pip install git+https://github.com/huggingface/smolagents.git"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# सुरक्षित कोड एक्जीक्यूशन"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "> [!TIP]\n",
    "> यदि आप एजेंट्स बनाने में नए हैं, तो सबसे पहले [एजेंट्स का परिचय](https://huggingface.co/docs/smolagents/main/hi/tutorials/../conceptual_guides/intro_agents) और [smolagents की गाइडेड टूर](https://huggingface.co/docs/smolagents/main/hi/tutorials/../guided_tour) पढ़ना सुनिश्चित करें।"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### कोड Agents"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "[कई](https://huggingface.co/papers/2402.01030) [शोध](https://huggingface.co/papers/2411.01747) [पत्रों](https://huggingface.co/papers/2401.00812) ने दिखाया है कि LLM द्वारा अपनी क्रियाओं (टूल कॉल्स) को कोड में लिखना, टूल कॉलिंग के वर्तमान मानक प्रारूप से बहुत बेहतर है, जो industry में \"टूल्स नेम्स और आर्ग्यूमेंट्स को JSON के रूप में लिखने\" के विभिन्न रूप हैं।\n",
    "\n",
    "कोड बेहतर क्यों है? क्योंकि हमने अपनी कोड भाषाओं को विशेष रूप से कंप्यूटर द्वारा की जाने वाली क्रियाओं को व्यक्त करने के लिए तैयार किया है। यदि JSON स्निपेट्स एक बेहतर तरीका होता, तो यह पैकेज JSON स्निपेट्स में लिखा गया होता और शैतान हम पर हंस रहा होता।\n",
    "\n",
    "कोड कंप्यूटर पर क्रियाएँ व्यक्त करने का बेहतर तरीका है। इसमें बेहतर है:\n",
    "- **कंपोज़ेबिलिटी:** क्या आप JSON क्रियाओं को एक-दूसरे के भीतर नेस्ट कर सकते हैं, या बाद में पुन: उपयोग करने के लिए JSON क्रियाओं का एक सेट परिभाषित कर सकते हैं, जैसे आप बस एक पायथन फ़ंक्शन परिभाषित कर सकते हैं?\n",
    "- **ऑब्जेक्ट प्रबंधन:** JSON में `generate_image` जैसी क्रिया का आउटपुट कैसे स्टोर करें?\n",
    "- **सामान्यता:** कोड किसी भी कंप्यूटर कार्य को व्यक्त करने के लिए बनाया गया है।\n",
    "- **LLM प्रशिक्षण कॉर्पस में प्रतिनिधित्व:** क्यों न इस आशीर्वाद का लाभ उठाएं कि उच्च गुणवत्ता वाले कोड उदाहरण पहले से ही LLM प्रशिक्षण डेटा में शामिल हैं?\n",
    "\n",
    "यह नीचे दी गई छवि में दर्शाया गया है, जो [Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents](https://huggingface.co/papers/2402.01030) से ली गई है।\n",
    "\n",
    "<img src=\"https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/code_vs_json_actions.png\">\n",
    "\n",
    "यही कारण है कि हमने कोड एजेंट्स, इस मामले में पायथन एजेंट्स पर जोर दिया, जिसका मतलब सुरक्षित पायथन इंटरप्रेटर बनाने पर अधिक प्रयास करना था।"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### लोकल पायथन इंटरप्रेटर"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "डिफ़ॉल्ट रूप से, `CodeAgent` LLM-जनरेटेड कोड को आपके एनवायरनमेंट में चलाता है।\n",
    "यह एक्जीक्यूशन वैनिला पायथन इंटरप्रेटर द्वारा नहीं किया जाता: हमने एक अधिक सुरक्षित `LocalPythonExecutor` को शुरू से फिर से बनाया है।\n",
    "यह इंटरप्रेटर सुरक्षा के लिए डिज़ाइन किया गया है:\n",
    " - इम्पोर्ट्स को उपयोगकर्ता द्वारा स्पष्ट रूप से पास की गई सूची तक सीमित करना\n",
    " - इनफिनिट लूप्स और रिसोर्स ब्लोटिंग को रोकने के लिए ऑपरेशंस की संख्या को कैप करना\n",
    " - कोई भी ऐसा ऑपरेशन नहीं करेगा जो पूर्व-परिभाषित नहीं है\n",
    "\n",
    "हमने इसे कई उपयोग मामलों में इस्तेमाल किया है, और कभी भी एनवायरनमेंट को कोई नुकसान नहीं देखा। \n",
    "\n",
    "हालांकि यह समाधान पूरी तरह से सुरक्षित नहीं है: कोई ऐसे अवसरों की कल्पना कर सकता है जहां दुर्भावनापूर्ण कार्यों के लिए फाइन-ट्यून किए गए LLM अभी भी आपके एनवायरनमेंट को नुकसान पहुंचा सकते हैं। उदाहरण के लिए यदि आपने छवियों को प्रोसेस करने के लिए `Pillow` जैसे मासूम पैकेज की अनुमति दी है, तो LLM आपकी हार्ड ड्राइव को ब्लोट करने के लिए हजारों छवियों को सेव कर सकता है।\n",
    "यदि आपने खुद LLM इंजन चुना है तो यह निश्चित रूप से संभावित नहीं है, लेकिन यह हो सकता है।\n",
    "\n",
    "तो यदि आप अतिरिक्त सावधानी बरतना चाहते हैं, तो आप नीचे वर्णित रिमोट कोड एक्जीक्यूशन विकल्प का उपयोग कर सकते हैं।"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### E2B कोड एक्जीक्यूटर"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "अधिकतम सुरक्षा के लिए, आप कोड को सैंडबॉक्स्ड एनवायरनमेंट में चलाने के लिए E2B के साथ हमारे एकीकरण का उपयोग कर सकते हैं। यह एक रिमोट एक्जीक्यूशन सेवा है जो आपके कोड को एक आइसोलेटेड कंटेनर में चलाती है, जिससे कोड का आपके स्थानीय एनवायरनमेंट को प्रभावित करना असंभव हो जाता है।\n",
    "\n",
    "इसके लिए, आपको अपना E2B अकाउंट सेटअप करने और अपने एनवायरनमेंट वेरिएबल्स में अपना `E2B_API_KEY` सेट करने की आवश्यकता होगी। अधिक जानकारी के लिए [E2B की क्विकस्टार्ट डॉक्यूमेंटेशन](https://e2b.dev/docs/quickstart) पर जाएं।\n",
    "\n",
    "फिर आप इसे `pip install e2b-code-interpreter python-dotenv` के साथ इंस्टॉल कर सकते हैं।\n",
    "\n",
    "अब आप तैयार हैं!\n",
    "\n",
    "कोड एक्जीक्यूटर को E2B पर सेट करने के लिए, बस अपने `CodeAgent` को इनिशियलाइज़ करते समय `executor_type=\"e2b\"` फ्लैग पास करें।\n",
    "ध्यान दें कि आपको `additional_authorized_imports` में सभी टूल की डिपेंडेंसीज़ जोड़नी चाहिए, ताकि एक्जीक्यूटर उन्हें इंस्टॉल करे।"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "from smolagents import CodeAgent, VisitWebpageTool, InferenceClientModel\n",
    "agent = CodeAgent(\n",
    "    tools = [VisitWebpageTool()],\n",
    "    model=InferenceClientModel(),\n",
    "    additional_authorized_imports=[\"requests\", \"markdownify\"],\n",
    "    executor_type=\"e2b\"\n",
    ")\n",
    "\n",
    "agent.run(\"What was Abraham Lincoln's preferred pet?\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "E2B कोड एक्जीक्यूशन वर्तमान में मल्टी-एजेंट्स के साथ काम नहीं करता है - क्योंकि कोड ब्लॉब में एक एजेंट कॉल करना जो रिमोटली एक्जीक्यूट किया जाना चाहिए, यह एक गड़बड़ है। लेकिन हम इसे जोड़ने पर काम कर रहे हैं!"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {},
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}
